다구찌 실험계획법을 활용한 LSTM의 하이퍼파라미터 최적화에 관한 연구

이승훈; 김용수

doi:10.33162/JAR.2021.9.21.3.238

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이승훈 (경기대학교) 김용수 (경기대학교)

저널정보: 한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 신뢰성응용연구 제21권 제3호

발행연도: 2021.9

수록면: 238 - 245 (8page)

DOI: 10.33162/JAR.2021.9.21.3.238

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Purpose: Herein, we propose a hyperparameter optimization methodology for long short-term memory (LSTM) using the Taguchi design of experiments.
Methods: After preprocessing the data, a manual search was used to select the factor levels. The grid search method was applied to four levels and five factors, yielding results of 1024 combinations. Based on the results, the Taguchi method was used to obtain a total of 16 simple orthogonal arrays of four levels. The root mean squared error (RMSE) was obtained through three iterations, and the corresponding mean and standard deviation were evaluated. Furthermore, significant results were obtained when the proposed methodology was compared to the grid search methodology.
Results: We confirmed the significance of the proposed methodology through a comparative analysis of the results of the grid search methodology, which performed combinations for all factors and levels. When the proposed methodology was used, the accuracy of the grid search methodology improved, and the time required to perform parameter optimization was significantly reduced.
Conclusion: According to this study, a level of results significantly reduces the number and time of measurements when the Taguchi method is used, and it does not differ from the resulting values when both are executed.

#Optimization #Taguchi Method #LSTM #Parameter Tuning

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

윤동희 / 2019 / 딥러닝을 이용한 시계열데이터 군집화 / 신뢰성 응용연구 19(2):167~178

이동헌 / 2015 / 실험계획법을 이용한 전자부품 위치정렬장치 최적 운영조건 사례연구 / 품질경영학회지 43(3):453~466

김태건 / 2019 / 다구찌 기법을 활용한 전동차 현가장치 강건설계 / 한국도시철도학회논문집 7(1):95~105

I. E. Livieris / 2020 / A CNN–LSTM model for gold price time-series forecasting / Neural comput. and appl 32(23):17351~17360

N. Gorgolis / 2019 / Hyperparameter optimization of LSTM network models through genetic algorithm / 2019 10th Int. Conf. on Inform., Intell., Syst. and Appl. (IISA) IEEE :1~4

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